Modelagem de Sistemas de
Informação
Professores :
Edson Scalabrin Ph.D
Marcos Shmeil Ph.D
Pontifícia Universidade Católica do Paraná ( PUCPR )
Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada ( PPGIA )
e-mail: { scalabrin, shm } @ ppgia.pucpr.br
Dinâmica do curso
 Aulas expositivas
 Trabalhos em equipes
• na classe
• extra classe
PUCPR / PPGIA / LASIN / Edson Scalabrin e Marcos
Shmeil
2
Avaliação
 Uma prova no final da disciplina
 Trabalhos
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
3
Modelagem de Sistemas de
Informação
Objetivo :
Fornecer ao aluno conceitos no domínio,
em geral de modelagem de problemas do
mundo real e em particular a modelagem
orientada a agentes.
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
4
Modelagem de Sistemas de
Informação
Ementa :







Fundamentos:
q
Metodologias para modelagens do mundo real
q
Orientada a resultados
q
Orientada a processos
q
Orientada a dados
q
Orientada a objetos
q
Orientada a agentes
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5
Modelagem de Sistemas de
Informação

Sistemas multi-agente:
q
O que são agentes?

q
Taxinomia de agentes e suas propriedades

q
Arquitetura de agentes cognitivos

q
Componente-comunicação

Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
6
Modelagem de Sistemas de
Informação
q
q
q
q
q
q

Componente-raciocínio
Learning
Planning
Co-ordination
Expertise
Knowledge-base
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7
Modelagem de Sistemas de
Informação
q
q
q
q

Arquitetura de agentes reativos
Sistemas multi-agente
Aplicações de sistemas multi-agente
Tecnologias e plataformas para
desenvolvimento
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8
Modelagem de Sistemas de
Informação

Bibliografia:

1.
Artificial Intelligence A Modern Approach
Stuart J. Russell And Peter Norvig
Prentice Hall ,1995, 932p
2.
Adaption And Learning In Multi-Agent Systems
Gerhard Weib
Springer, Canada, 1995
3.
Software Agents
Jeffrey M. Bradsshaw
AAAI/Press,Masachussets, 1997, 480p
4.
The Design Of Intelligent Agents
Jorg P. Muller
Springer, Berlin, 1996



Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
9
Modelagem de Sistemas de
Informação

Bibliografia:

5.
Constructing Intelligent Agents With Java : A Programmer's Guide
to Smarter Applications
Joseph P. Bigus, Jennifer Bigus
John Wiley & Sons, ISBN: 0471191353
6.
Programming and Deploying Java Mobile Agents With Aglets
Danny B. Lange, Mitsuru Oshima, Oshima Mitsuru
Addison-Wesley Pub Co, ISBN: 0201325829
7.
Mobile Agents
William R. Cockayne, Michael Zyda (Contributor)
Prentice Hall, ISBN: 0138582424
8.
Readings in Agents
Michael N. Huhns (Editor), Munindar P. Singh (Editor), Les Gasser
Morgan Kaufman Publishers, ISBN: 1558604952



Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
10
Modelagem de Sistemas de
Informação

Bibliografia:

9.
Multi-Agent Systems : An Introduction to Distributed
Artificial Intelligence
Jacques Ferber
Addison-Wesley Pub Co, ISBN: 0201360489
10. Conception et Realization d’environnement de
développement de systèmes d’agents cognitifs, Edson Emílio
Scalabrin, Compiègne, dezembro/1996, França, Departamento
de “Génie Informatique”, 1996, 169p.
11. Sistemas multi-agente na modelação da estrutura e
relações de contratação de organizações, Marcos Augusto
Hochuli Shmeil, Porto, Portugal, Faculdade de Engenharia
Eletrotécnica e de Computadores, 1999, 241p.


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11
Enquadramento
Máquinas
Linguagens
Sistemas Operativos
Comunicações
Estrutura de Dados
Projeto de Arquivos
Banco de Dados
Banco de Dados Distribuído
IA, IAD
Expert Systems
Machine Learning
Multiagent Systems, ...
Sociedade/
Organizações
Problemas do
Mundo Real
Conceitos e Teorias
PROJETOS
ETC...
MÉTODOS E
TÉCNICAS
SOLUÇÕES
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12
Sinal, dados, informação, . . .
Pathways
Signals
Data
Air, coaxial cables, glass fiber –
Media that transmit signls
Sound waves, electric pulses (0s and 1s),
strokes of pen on paper
Sequences of numbers and letters,
spoken words, pictures, even physical
objects when presented without a
context
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13
Sinal, dados, informação, . . .
Information
knowledge
Wisdon
Organized data, tables, a picture or
an object when presented in a
particular context
Organized information, for instance:
understanding what the sales statistics
mean and how to interpret them
( an object and its relations)
Ability to provide judment
for instance on sales statistics
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14
Sinal, dados, informação, . . .
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
15
Metafísica e Ontologia
 Metafísica (Aristóteles, pai da ...):
• Andrônico de Rodes ( séc. I a.C )
• Aristóteles chamavade “Filosofia Primeira”
em oposição à “Filosofia Segunda ou Física”
• Ontologia remonta do século XVII, foi
empregado como sinônimo de Metafísica
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
16
Metafísica e Ontologia
 “ENTE” e “SER”
• O “ENTE” é o particípio presente do verbo “SER”,
significando “Aquilo que é”,
• O “Aquilo invoca certa individualidade, é aquilo
que é e não outra coisa,
• O “ENTE” é o que pode ser determinado,
individualizado e reconhecido a partir de sua
identidade.
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17
Metafísica e Ontologia
 ENTE
é um substantivo (concreto/abstrato)
 Atributos:
– Cor
– Textura
– material
– forma,
– ...
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18
Metafísica e Ontologia
 Em certo domínio de interpretação
• Necessidade de um contorno ( torna-se o
mundo de interpretação]
• novos atributos emergem de um contorno
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19
Metafísica e Ontologia
 Em algum contorno
 Em outro contorno
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20
Metafísica e Ontologia
Mundo
dos
seres
sinais
O MUNDO DOS ENTES
SI - 1
SI - 2
SI - 3
Mundo das
ONTOLOGIAS
(Sistemas de
Informação)
CONHECIMENTO
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21
Criar modelos que . . .
 Como compreender
o mundo
Real [ Natural + Artificial ) e modelar o
compreendido ?
( Criação de artefatos )
Simon
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
22
Criar modelos que . . .
 Traço de contorno
ente
ser
 DADOS,
 PROCESSOS (alteração do espaço de estados transformações)
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
23
Criar modelos que . . .
 ORIENTADOS À RESULTADOS
+- 25 anos
 Metodologias ESTRUTURADAS
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24
Criar modelos que . . .
 PAGE - JONES
DIAGRAMA DE ESTRUTURA
XYZ
XX
X1
YY
X2
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25
Criar modelos que . . .
 CHRIS GANE et all
XYZ
XX
BB
U
YY
T
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
26
Criar modelos que . . .
 YOURDON ( ESSENTIAL MODEL )
Da1
F1
P1
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
27
Criar modelos que . . .
 Modelo de dados
– Bachman
– DeMarco
– Jackson
– Ken Orr
– Warnier
– ...
E2
E3
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E1
EN
28
Criar modelos que . . .
 LÓGICA DE CONSTRUÇAO DE SISTEMAS
• (Jean-Domiique Warnier)
• 1. Visão de dados ( todo o conjunto de dados deve ser
rigorosamente definido por compreensão)
• 2. Posteriormente, estudo das saídas e dos processamentos
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29
Modelo de Dados
Os modelos são implementados:
(i) através de arquivos,
(ii) SGBD
Duas Espécies de Informação:
Entidades e relacionamento (do ponto de vista do modelo e
do ponto de vista da Implementação)
Os elos podem ser IMPLÍCITOS ou EXPLÍCITOS
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
30
IMPLÍCITOS ou EXPLÍCITOS
IMPLÍCITOS:
Funcionários
nome
joão
lotação
vendas
nome
vendas
diretor
Antônio
EXPLÍCITOS:
nome
joão
lotação
nome
vendas
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diretor
Antônio
31
VISÃO CONCEITUAL DOS DADOS
Estabelece um modelo conceitual para o Banco de Dados da Organização
Um certo
problema pode
ser descrito por:
Mundo
real
ENTIDADES
Atributos
RELAÇÕES
VISÃO CONCEITUAL DOS DADOS
Entidade : É um objeto do mundo real que possui
significado de existência
Relações: É uma associação entre entidades. Estas
associações possuem também algum significado
Atributo : É uma característica de uma Entidade ou de um
Relacionamento
RELAÇÕES ou RELACIONAMENTO
Agente
financeiro
financiamento
Cliente
Data
Valor
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34
RELAÇÕES ou RELACIONAMENTO
Conectividade
Grau da relação
1 : 1 (caso particular de 1:N)
1:N
N:N
N - ariedade
Indica quantas entidades
estão envolvidas em uma
seleção
N – ariedade = Edson
3 Scalabrin e Marcos Shmeil
35
EXEMPLO
CURSO
cursa (N:N)
ALUNO
currículo (N:N)
oferece (1:N)
cursa (N:N)
DISCIPLINA
pré-requisito (N:N)
DEPTO
orienta (N:N)
leciona (N:N)
coordena (1:1)
PROFESSOR
emprega (1:N)
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
36
Modelos
Quanto a forma de manter os RELACIONAMENTOS
entre as ENTIDADES, os principais modelos
utilizados para representar as estruturas lógicas são:
Modelo HIERÁRQUICO
Modelo em REDE
Modelo RELACIONAL
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37
Modelos
TRANSPARÊNCIAS . . .
• Modelo hierárquico
• Modelo em Rede
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38
Modelo Hierárquico
Candidatos à empregos
Ofertas de empregos
E1, auxiliar mecânico, EmpA
C1, João, Rua XV 130, 200, 11/10/1986
C2, Antônio, Rua ZT 20, 100, 12/10/1986
E2, torneiro mecânico, EmpB
C1, João, Rua XV 130, 150, 20/09/1986
C2, Antônio, Rua ZT 20, 270, 09/10/1986
C3, José, Rua BR 07, 420, 09/10/1986
E1, auxiliar mecânico, EmpC
C1, João, Rua XV 130, 275, 30/10/1986
E4, datilógrafo, EmpD
E(cod, cargo,empresa Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
C(cod, nome, endereço, salário pretendido, data inscrição
39
Modelo Hierárquico
• no exemplo, o observador vê 4 árvores separadas,
• cada árvore consiste de “1” ocorrência “emprego”, e
“n” ocorrências “candidato”
• um “emprego” poderá não possuir “candidato”
• o registro de topo é conhecido como “RAIZ”,
• um nó poderá ter “n” dependentes e cada nó dependente poderá
ofe
rtas
de
em
pre
go
ter “n” dependentes e assim sucessivamente,
• as árvores poderiam ter como “raiz” o candidato e como
dependentes as ofertas de emprego,
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
candi
datos
40
Modelo Hierárquico
•ASPECTOS:
•INSERÇÃO : não há como cadastrar um candidato sem uma
oferta,
•REMOÇÃO: se desejarmos remover um dado do candidato,
ou mesmo uma determinada oferta de emprego, eliminamos o
cadastro do funcionário,
•ATUALIZAÇÃO: se necessitarmos alterar o endereço de um
candidato, para não torna-lo inconsistente, deveremos alteralos em todas as ocorrências, e
•PESQUISA: não há simetria. Ex:
“Encontre os candidatos de uma certa oferta de
emprego”
“Encontre as ofertas de emprego para um certo
candidato”
•A maior desvantagem da abordagem HIERÁRQUICA é
que nem todos os problemas do mundo real são
hierárquicos
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
ofe
rtas
de
em
pre
go
candi
datos
41
Modelo em REDE
•Modelo proposto pelo “DBTG” da “CODASYL”,
•Tomando o mesmo exemplo anterior
Candidatos à empregos
Ofertas de empregos
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
42
Modelo em REDE
C1, João
C2, Antônio
C1, José
200,00
150,00
275,00
100,00
270,00
420,00
11/10/86
20/09/86
30/10/86
12/10/86
09/10/86
11/10/86
E1, aux...,
E2, torn..,
E3, mec...,
E1, dat...,
empA
empB
empC
empD
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
43
Modelo em REDE
• é uma estrutura mais geral do que a hierárquica,
Candidatos à
empregos
• UMA ocorrência poderá estar subordinada a VÁRIAS outras
ocorrências, bem como ter como subordinada VÁRIAS outras,
Ofertas X
candidato
• a abordagem em rede, nos permite modelar uma relação
“n:n” mais diretamente que a hierárquica,
•no exemplo podemos observar a introdução de um conector
(associação entre candidato e oferta de emprego)
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
Ofertas de
empregos
44
Modelo em REDE
• ASPECTOS:
•PESQUISA: apresenta simetria em relação a hierárquica,
•INSERÇÃO: simplesmente cria-se uma nova ocorrência
Candidatos à
empregos
mesmo que não haja associação para ela, ex.: candidato,
•REMOÇÃO: para remover a inscrição, tira-se o
conector, ajustando-se as referências internas,
Candidato X
Ofertas
•ATUALIZAÇÃO: podemos alterar, por exemplo, o
endereço
do
candidato
sem
a
preocupação
de
inconsistências quanto as redundâncias.
Ofertas de
empregos
•A maior desvantagem da abordagem em REDE é a
excessiva complexidade nas estruturas de dados
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
45
Modelos
RELACIONAL
•Introduzido por E. F. CODD
•Oferece uma representação simples e natural do
Banco de Dados
•A Estrutura Lógica oferecida para representar o
mundo real, consiste em TABELAS , denominadas de
RELAÇÕES
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
46
Modelos
RELAÇÕES
•Dada uma coleção de Conjuntos D1, D2,..,Dn (não
necessariamente disjuntos), R é uma relação nos
“n”conjuntos de “n-tuplas”ordenadas (d1, d2,... dn) tais
que d1 D1 ; d2 D2 ; ... ; dn Dn .
•D1, D2,..,Dn são domínios de R. O valor de “n” é o grau
de R.
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
47
RELACIONAL
RELAÇÃO: ALUNO
#aluno
nome
peso
altura
olhos
idade
sexo
A1
A2
A3
A4
joão
josé
eliane
rosa
72,5
74,0
56,0
54,0
1,75
1,80
1,67
1,69
cast
azul
verde
preta
18
19
20
18
m
m
f
f
tupla
O grau da relação é 7 (sete).
O número de tuplas (cardinalidade) é 4 (quatro)
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
grau 1 = unárias, grau 2 = binárias, grau n = n-árias
48
RELACIONAL
P1
X1
P2
X2
X3
P1
P1
P1
X1
X2
X3
P2
P2
X1
X2
P2
X3
Ex: palavras
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
49
IMPLEMENTAÇÃO VIA ARQUIVOS
Seqüencial
Indexado
Direto
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
50
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
51
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
52
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
53
IMPLEMENTAÇÃO SGBD
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
54
Criar modelos que . . .
 ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO
• UM OLHAR DE MAIOR ABRANGÊNCIA
• DILATAR A LINHA DE CONTORNO
• EX: A ORGANIZAÇÃO COMO DIMENSÃO
– (Técnicas estruturas e modelos de dados)
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
55
Criar modelos que . . .

Outras características:
– On-line, Real time, batch, batch remoto
– X - driven
– Centralizado, descentralizado, distribuído
– Monótono e não monótono
– ...
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
56
Criar modelos que . . .
 Orientado a objetos
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
57
Exercício #1
(i) Modelar a seguinte organização:
(Crítica sobre....)
.. Resultados
.. Dados
.. Processos
.. Objeto
Edson Scalabrin e Marcos Shmeil
58